機器學習能預測加密貨幣價格嗎？以片斷插值法為例解析_COI

本文發布于加密谷Live，作者：MichelKana，翻譯：Jeremy。

這份實用指南提供了你預測加密貨幣價格飛速上漲所需的基礎知識。

十五年前，我開始探索數字貨幣的世界，并為一個只使用短信的點對點移動貨幣平臺做了原型。

最近，我的一位合作者問我，人工智能是否可以預測加密貨幣的價格。她對區塊鏈的炒作很好奇。

經過研究，我發現預測加密貨幣價格是一個可以解決的問題，但絕對不是針對所有市場條件。

加密資產的典型預測模型將利用時間序列預測、機器學習或深度學習方法。

在本文中，我研究了在預測給定日期的Litecoin平均價格時，片斷插值的表現如何。

Mycelium DeFi因喂價問題遭受了套利機器人的攻擊:金色財經報道，根Mycelium團隊聲明，1月7日，該平臺遭受了套利機器人的攻擊。該機器人檢測到平臺上ETH價格的價差過高并開始大量濫用流動性。

差異應歸因于Bitfinex API，它在澳大利亞東部標準時間凌晨 02:45 左右開始廣播 ETH/USDT 對的高度波動的價格。與此同時，另一家價格供應商 Binance 因屏蔽了 Mycelium 使用的與美國相關的 IP 而下跌。 因此，系統無法通過獨立的喂價重新平衡價格。Mycelium團隊強調，由于Binance中斷未得到廣泛傳播，Mycelium 僅使用了來自 Bitfinex 和 Coinbase 的數據。[2023/1/8 11:00:13]

數據

Fractal NFT項目的Discord機器人遭黑客入侵:金色財經報道，流媒體平臺Twitch聯合創始人Justin Kan的Fractal NFT項目在啟動前被劫持，154,000美元被盜。據悉，用于該項目Discord的機器人被黑客入侵。這使犯罪者在其公告頻道中發送了一條消息，其中包含指向假造幣網站的鏈接（使用了一個“i”而不是“l”）。那些點擊鏈接的人能夠將他們的加密貨幣Solana(SOL)用于他們所認為的Fractal NFT，因此被肇事者盜取了154,800美元的SOL。該項目發布推文稱，沒有宣布任何造幣網站，所有推動此聲明的網址都是欺詐性的。該項目永遠不會向用戶收取空投費用。[2021/12/22 7:54:57]

我們將關注2013年4月至2021年2月期間Litecoin的歷史價格。這些數據取自coinmarketcap，并且是可以免費使用的。我將數據分為80%的訓練數據集和20%的測試數據集。后者用于評估我們預測收盤價的準確性。

比特小鹿余昆：全球缺“芯”挖礦行業產能受限 老舊機器重新開機:金色財經現場報道，4月24日，由印比特主辦、金色財經和易礦聯合主辦，珠海市橫琴新區數鏈數字金融研究院指導的《2021新基建區塊鏈峰會》在成都召開。比特小鹿余昆表示，直接買幣對于投資者的心理素質和風險承受能力要求極高，幣價波動難以預測，高買低賣現象常見。相比直接買幣，我個人認為云算力挖礦獲取比特幣的成本相對更低。從2021年加密礦業格局來看，海外機構跑步進場，資金體量大，抗風險能力強于普通投資者；全球缺“芯”，挖礦行業產能受限，老舊機器重新開機；受“碳中和”影響，比特幣挖礦將逐漸向清潔能源轉移；區塊鏈、數字貨幣挖礦概念股獲得傳統投資者青睞。[2021/4/24 20:54:20]

加密貨幣Litecoin的價格歷史(Source:Kaggle)

Babel Finance允許加密礦業公司將機器用作貸款抵押品:金色財經報道，加密貸款機構Babel Finance允許比特幣礦業公司將其機器作為為貸款抵押品，以便貸方可以為其提供更好的條件。這些貸款的貸款價值比（LTV）為30％，部分原因是Babel保留了新開采的加密貨幣，直到借款人還清貸款為止。LTV的價格比Babel通常收取的160％便宜得多，這意味著借款人需要投入價值160萬美元的比特幣才能借入100萬美元的美元。 （Coindesk）[2021/1/12 15:56:47]

短暫的探索性數據分析顯示，平均收盤價在年初和年末是最高的。10月份最低。

多項式回歸

你可能聽說過多項式回歸，這可以說是創建一個階數為d的基礎來近似一個非線性函數的最簡單例子。

我對Litecoin的歷史價格進行了簡單的多項式回歸，使用5、25和80的階數。在每種情況下，R2值將提供一些關于模型在測試數據集上的擬合度好壞的信息。

從下面的藍線與訓練數據的擬合度來看，我們可以觀察到隨著多項式階數的增加，曲線越來越陡峭。這是由于模型復雜性增加，因為高階多項式試圖追逐訓練集中的每一個單一數據點。

第0天代表2013年4月30日，第2800天代表2021年2月28日。

特別是在有離群值的區域，高階多項式往往會向這些離群值的方向發展。因此，80階多項式的模型具有最高的方差。

它在訓練數據上的偏差也是最低的，這體現在最高的R2值上，相比之下，低階多項式的R2更低，意味著更高的偏差但更低的方差。低階多項式對訓練數據的敏感性較低。

分片插值

我發現一個更靈活的方法是使用片斷多項式來預測加密貨幣價格。

分片插值用低階多項式擬合大量的數據點。由于我們只使用低階多項式，我們消除了過度的振蕩和非收斂性。

給定一組數據點，分片插值的工作原理是在每一部分數據中使用不同的多項式。

特別是，我們使用連接的分片多項式，也稱為樣條。

樣條的一個例子是下面的截斷線性函數。它在4的左邊是平的，稱為函數的結。

給定幾個結點，我們可以將多個線性基函數組合起來，并將其擬合到非線性數據中。

為了檢測加密貨幣價格中存在的高度曲線關系，我使用了一個截斷的三次函數，也叫三次樣條。

使用三次樣條，我們將數據分割成塊，并對每個塊擬合一個三次樣條。每個樣條函數在結點處連接到下一個函數。

三次樣條是加密貨幣價格變化的一個非常好的選擇，因為連接是平滑的。三次樣條的斜率和它們的第一和第二導數都是匹配的。三次樣條是3階的多項式函數，它仍然足夠小，以避免差異性。

三次B-樣條是三次樣條的一個更容易的變體，用于高效計算，因為最多有5個基函數參與貢獻插值。下面我們可以看到三次B-樣條在Litecoin價格上的表現，將結點放在四分位數上之后。

通過手動選擇結點，即在我們有一堆數據點的情況下，與根據四分位數放置結點時的值相比，我們在測試數據集上實現了更好的R2。

在邊界附近的三次樣條可能表現得很奇怪，你能夠在上面的紅色圖中注意到。所謂的自然三次樣條通過在每個極限處將一個三次多項式改為線性來強制要求函數在極限結點之外是線性的。

自然三次樣條需要選擇一個自由度。對于Litecoin的價格，我通過交叉驗證找到了最佳自由度：挑選了合適的174個結點的量子作為預測器的日期。結果與三次B-樣條相比，邊緣的差異性更小，但測試數據集的R2略差。

最后，我實現了平滑樣條，在懲罰價格變化的同時，使均方誤差最小化。

平滑樣條似乎是Litecoin價格最合適的分片插值。該模型在測試數據集上實現了迄今為止獲得的最佳R2值。

三次樣條模型令人興奮的部分是如何超越用于訓練模型的數據范圍進行推斷。

根據以預測和時間序列工作而聞名的著名統計學家RobJhyndman的說法，三次平滑樣條模型在預測方面可以作為與ARIMA模型等效的模型，但其參數空間受到限制。Rob聲稱，樣條模型提供了一個平滑的歷史趨勢以及線性預測函數。

我邀請你進一步試驗這個想法。我的計算機代碼可以在網上以JupyterPython/RNotebook形式查看。

本文中使用的GoogleColabNotebook

數字貨幣和加密貨幣，如Litecoin，是現代全球經濟中最具爭議和最復雜的技術創新。本文旨在使用一種不太流行的方法：三次樣條來預測Litecoin價格的變化。

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